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内卷还是躺平?竞争压力如何影响心理补偿

心理科学进展 2024年第7期32卷 1057-1072页

作者：王汪帅易颜熙罗芷薇厉杰西交利物浦大学国际商学院江苏苏州215028 大阪大学经济学研究科日本大阪5600043

在竞争压力面前,人们选择了两种完全相反的策略,分别是内卷与躺平。为了解释这一看似矛盾的选择,本研究区分了竞争压力的维度属性,并基于心理补偿理论,探讨了个体在面对不同类型的竞争压力时的补偿策略。具体来说,竞争压力包括竞争结果... 详细信息

在竞争压力面前,人们选择了两种完全相反的策略,分别是内卷与躺平。为了解释这一看似矛盾的选择,本研究区分了竞争压力的维度属性,并基于心理补偿理论,探讨了个体在面对不同类型的竞争压力时的补偿策略。具体来说,竞争压力包括竞争结果压力与竞争过程压力两种。其中,竞争结果压力威胁到人们的自尊,进而促使其选择流动补偿策略,形成内卷效应。竞争过程压力则威胁个体的幸福感,促使其选择逃避补偿策略,形成躺平效应。研究发现将有效地补充竞争压力、心理补偿、自尊和幸福感领域的文献。

关键词：社会竞争心理补偿自尊幸福感

AI赋能的P4ST决策智能分析:寻找知识服务的新质生产力

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 1-9页

作者：张晓林上海科技大学上海201210 中国科学院文献情报中心北京100190

1挑战“低质生产力陷阱”?ChatGPT、Sora、Claude-3等的爆发和迅速迭代,带来了文本、图像、视频生成领域的根本性变革,还激发了基于大语言模型(Large Language Models,LLM)的知识搜索、汇集、归纳、提炼、生成等知识生产力工具和智能副... 详细信息

1挑战“低质生产力陷阱”?ChatGPT、Sora、Claude-3等的爆发和迅速迭代,带来了文本、图像、视频生成领域的根本性变革,还激发了基于大语言模型(Large Language Models,LLM)的知识搜索、汇集、归纳、提炼、生成等知识生产力工具和智能副驾(Copilot)的日益普及。在科技领域,AI4S(AI for Science)快速发展[1],出现了多种科学大语言模型[2],机器人科学家和智能实验室快速成为现实[3],造就了科研范式5.0[4]。

关键词：语言模型智能分析科研范式 AI 知识搜索智能实验室

大数据环境下个人的数字囤积行为研究——基于扎根理论的探索

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中国图书馆学报 2024年第1期50卷 96-114页

作者：赵栋祥郑州大学郑州市数据科学研究中心郑州大学管理学院

数字时代和大数据环境下，个体囤积数字信息的现象愈加普遍。个人的数字囤积行为引起国内外不同学科的关注，是一个值得深入研究的新领域。本文遵循扎根理论的指导原则和研究过程，广泛收集多源研究资料，对27份访谈资料和7份网络数据... 详细信息

数字时代和大数据环境下，个体囤积数字信息的现象愈加普遍。个人的数字囤积行为引起国内外不同学科的关注，是一个值得深入研究的新领域。本文遵循扎根理论的指导原则和研究过程，广泛收集多源研究资料，对27份访谈资料和7份网络数据进行深入分析，经过开放式编码、主轴编码、选择性编码、理论饱和度检验和文献比较几个阶段，最终构建了大数据环境下个人的数字囤积行为理论模型。结果表明，数字信息的过度获取、删除困难和堆积杂乱是个人的数字囤积行为基本特征；情感依恋、实用价值、感知控制等九个因素构成了个人的数字囤积行为前因，共同影响着个人的数字囤积行为产生和发展；个人的数字囤积行为后续影响主要体现在信息安全、要素生产力和心理健康三个方面。研究结果深化了图书情报学科视域下数字囤积现象的理解和研究，有助于指导个体的数据管理活动，帮助应对信息过载挑战，促进数字信息资源的效率提升和数据要素的价值实现。图2。表3。参考文献42。

关键词：大数据数字囤积行为数据囤积个人信息管理信息资源管理数字治理

基于大数据文献计量学分析《地学前缘》期刊引领力

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地学前缘 2024年第1期31卷 535-549页

作者：赵宇程丽杨立英李立相鹏中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 中国地质大学(北京)期刊中心北京100083 中国科学院文献情报中心北京100190

《地学前缘》是一本享有较高学术声誉的中文地球科学期刊。本文依托Incopat、领跑者5000、CSCD、SCIE和Scopus等5个国内外知名数据库,基于大数据文献计量研究方法,客观揭示《地学前缘》近10年(2014—2023年)的发展情况,包括载文数量、... 详细信息

《地学前缘》是一本享有较高学术声誉的中文地球科学期刊。本文依托Incopat、领跑者5000、CSCD、SCIE和Scopus等5个国内外知名数据库,基于大数据文献计量研究方法,客观揭示《地学前缘》近10年(2014—2023年)的发展情况,包括载文数量、论文质量、核心作者及其团队、刊载主题,从4个维度全方位评估《地学前缘》的期刊引领力。本文首先采用引文分析、关键词共现分析、期刊共被引分析、作者合作网络分析等文献计量方法进行大数据分析,着重分析了《地学前缘》近10年的论文年度分布情况、论文质量水平、热门主题和新兴主题、核心著者及团体等。结果表明《地学前缘》在中文地质学刊物中载文量名列前茅,稳中有升,与国际知名地质学期刊相比仍有较大上升空间。在领跑者5000数据库《地学前缘》名列第5。在学术期刊影响力指数排名中,《地学前缘》名列第4。本文构建了《地学前缘》的核心作者合著关系网络,为编辑部未来组约重点稿件提供思路。此外,通过大数据分析,《地学前缘》近10年刊载论文的热点主题包括矿产资源开发利用、油气储集规律研究、环境污染和气候变化、地质灾害与板块构造,新兴主题(包括宜居环境与气候变化等)的出现可以增加编辑部组织主题专辑的可能性。随后,本文围绕科技创新、学科建设和学术话语权等3个方面,对《地学前缘》的期刊引领力进行分析。结果显示:在科学创新方面,《地学前缘》在2014—2023年间发表了具有世界领先水平的原创性科研成果,也是唯一一本能够发表“中国古生物学年度十大进展”相关成果的中文地质学期刊;在技术创新方面,以《地学前缘》发表的论文《天然矿物光电效应:矿物非经典光合作用》为基础申请的专利目前已通过3项,论文成果对后续5项专利也产生了影响;在学科建设方面,《地学前缘》与世界地质学期刊共同承担着基础学科知识载体的使命,在中国地质学期刊中承担着沟通基础性研究和应用性研究的桥梁作用;在学术话语权方面,《地学前缘》与联合国可持续发展目标相关的论文数量在10年内翻了一番,特别是“我国城市地下空间开发利用的需求与挑战”主题专辑影响范围已延伸到工程技术领域,影响程度也远高于同主题其他论文。借助于大数据分析技术,总结《地学前缘》具备高期刊引领力的贡献因素,其主要包括与带来优质稿源的领先团队保持密切联系、充分发挥编委会的选题能动性以及广泛开展国际宣传和精准推送。通过大数据赋能,中文地质学期刊可以实现基于大数据的智慧决策:一方面为中文地质学期刊的影响力提升带来新的增长点;另一方面可以更好地服务国家战略需要,推动地球科学学科发展,为科学研究和知识传播提供平台,为地质学领域的创新和进步做出更大贡献。

关键词：《地学前缘》科技期刊文献计量期刊引领力

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面向拥挤行人检测的改进YOLOv7算法

计算机工程 2024年第3期50卷 250-258页

作者：徐芳芯樊嵘马小陆京都情报大学院大学应用信息技术研究科日本京都606-8225 安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243002

针对拥挤行人检测场景下检测算法容易产生漏检与误检的问题,提出一种改进的YOLOv7拥挤行人检测算法。在骨干网络中引入BiFormer视觉变换器和改进的高效层聚合网络(RC-ELAN)模块,通过自注意力机制与注意力模块使骨干网络更多聚焦于被遮... 详细信息

针对拥挤行人检测场景下检测算法容易产生漏检与误检的问题,提出一种改进的YOLOv7拥挤行人检测算法。在骨干网络中引入BiFormer视觉变换器和改进的高效层聚合网络(RC-ELAN)模块,通过自注意力机制与注意力模块使骨干网络更多聚焦于被遮挡行人的重要特征,有效缓解了目标特征缺失对检测造成的负面影响。采用基于双向特征金字塔网络思想的改进颈部网络,通过转置卷积和改进的Rep-ELAN-W模块使模型可以高效利用中低维特征图中的小目标特征信息,有效提升了模型的小目标行人检测性能。引入高效的完全交并比损失函数,使模型可以进一步收敛至更高精度。在含有大量小目标遮挡行人的WiderPerson数据集上的实验结果表明,与YOLOv7、YOLOv5、YOLOX算法相比,改进的YOLOv7算法的交并比阈值分别取0.5和0.5~0.95时的平均精准度提升了2.5和2.8、9.9和7.1、12.3和10.7个百分点,可较好地应用于拥挤行人检测场景。

关键词：机器视觉拥挤行人检测注意力机制 YOLO系列算法双向特征金字塔网络

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经典作品立体导读策略

图书馆论坛 2024年

作者：章敏袁曦临上海图书馆(上海科学技术情报研究所) 东南大学情报科技研究所研究馆东南大学经济管理学院

采用文学地图方法结合文本细读，探索图书馆与读者价值共创的互动立体导读模式。文章设计数字环境下文学经典立体导读框架，通过提供一种重建古代经典阅读语境的方法指导，使读者自主地嵌入到古典文本的情境复原中，将文学经典作品的发... 详细信息

采用文学地图方法结合文本细读，探索图书馆与读者价值共创的互动立体导读模式。文章设计数字环境下文学经典立体导读框架，通过提供一种重建古代经典阅读语境的方法指导，使读者自主地嵌入到古典文本的情境复原中，将文学经典作品的发生场景与读者的实际生活场景关联，增强读者的情景化体验，消除阅读中的时空隔膜。以《儒林外史》为例，完成对原典立体导读的任务路径设计以及和读者对原典历史语境的共建。研究表明，立体导读模式在与读者共建立体阅读情境中，双方对于经典作品的导读与阅读能够同步实现，读者获得了对文学经典的阅读体验，图书馆也实现了从书目层面向作品内容层面延伸的立体导读。立体导读模式不仅可以改变读者与文本之间的关系，实现了读者和文本立体交融；亦为图书馆参与和推进文旅融合，实现历史文化遗存的挖掘、活化与传承提供了新的路径和视角。

关键词：立体导读经典导读文学地图城市空间儒林外史

ULEO:表示合成实验规程的实验操作统一语言

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 30-39页

作者：付芸朱丽雅李丹孙蒙鸽张建锋刘细文中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190 中国科学院过程工程研究所北京100190

【目的】面对智能科研与科学机器人对高质量实验规程数据的需求,解决合成实验规程中的实验操作词统一表示问题。【方法】综合利用数据和专家知识协同驱动的方式,从合成相关的论文与专利文本中识别并标准化实验操作词。实验操作词识别主... 详细信息

【目的】面对智能科研与科学机器人对高质量实验规程数据的需求,解决合成实验规程中的实验操作词统一表示问题。【方法】综合利用数据和专家知识协同驱动的方式,从合成相关的论文与专利文本中识别并标准化实验操作词。实验操作词识别主要选用较为先进的开源大模型ChatGLM2-6B,实验操作词标准化则混合应用Wu-Palmer和余弦相似度,辅以专家经验知识判别分类的准确性。【结果】分别获取149个无机合成实验操作词和141个有机合成实验操作词,两者交集124个词。经判定在两类合成实验中分别出现的操作词中多数并不具备鲜明的类别特色,因此可取两类合成实验操作词的并集,共计166个,用于统一表示有机、无机及其杂化合成实验操作。【局限】仅使用基础的提示工程来激发大模型识别实验操作词,准确率有待提升;所用的数据主要源于当前免费公开的数据集,不够全面、丰富;仅关注合成、工程和基础步骤中涉及的操作词,未涉及动态、分析与命名反应中的操作词。【结论】本文构建一套表示合成实验操作的统一语言,用于表示有机、无机及其杂化合成反应中的实验操作,不同类型的合成实验操作词在表示上差异不大,在使用频次和倾向上确有不同,今后可据此优先选择研制科学机器人相应的实验操作功能。

关键词：实验操作统一语言智能科研合成实验规程实验操作科学机器人

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智能网联车辆节能自适应巡航控制研究

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第2期51卷 187-197页

作者：边有钢何庆李崇康金馨秦洪懋湖南大学机械与运载工程学院湖南长沙410082 湖南大学无锡智能控制研究院江苏无锡214115 山东省科学技术情报研究院山东济南250101

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法:首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有... 详细信息

现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法:首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性.

关键词：自适应巡航控制燃油经济性智能网联汽车经济模型预测控制

增加类簇级对比的SCCL文本深度聚类方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 98-109页

作者：李婕张智雄王宇飞中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190

【目的】改进SCCL模型在文本深度聚类任务上的效果,提出一种新的基于SCCL的文本深度聚类模型ISCCL。【方法】ISCCL模型基于句向量预训练语言模型对输入文本进行数据增强和编码获取两组增强表征,在SCCL模型的基础上增加两层非线性网络,... 详细信息

【目的】改进SCCL模型在文本深度聚类任务上的效果,提出一种新的基于SCCL的文本深度聚类模型ISCCL。【方法】ISCCL模型基于句向量预训练语言模型对输入文本进行数据增强和编码获取两组增强表征,在SCCL模型的基础上增加两层非线性网络,将增强表征降维到维度与聚类数量相同的类簇特征空间。从列空间的角度构造正负簇对进行对比学习,引导模型挖掘对聚类任务有用的特征,并减少假正样本产生的影响。【结果】在AgNews、Biomedical、StackOverflow、20NewsGroups和zh10共5种基准数据集中,ISCCL模型的聚类准确率分别达到88.89%、48.74%、78.17%、56.97%和86.42%,较SCCL模型提升0.69%~2.67%。【局限】需要预先设定类簇特征空间维度(与聚类数目K值相同),然而在实际应用中往往很难明确原始数据的具体聚类数目,应当根据数据情况适当调整。【结论】ISCCL模型能够有效提取类簇特征,在SCCL模型的基础上提升了文本深度聚类效果。

关键词：对比学习深度聚类 SCCL 类簇特征学习表示学习